코딩/자연어 처리
워드 임베딩
Song1234
2024. 7. 18. 00:00
1. 워드 임베딩(Word Embedding)¶
- 단어를 컴퓨터가 이해하고 효율적으로 처리할 수 있도록 단어를 벡터화하는 기술
- 단어를 밀집 벡터의 형태로 표현하는 방법
- 워드 임베딩 과정을 통해 나온 결과를 임베딩 벡터라고 부름
- 워드 임베딩을 거쳐 잘 표현된 단어 벡터들은 계산이 가능하며, 모델에 입력으로 사용할 수 있음
1-1. 희소 표현(Sparse Representation)¶
- 원 핫 인코딩을 통해서 나온 벡터들은 표현하고자 하는 단어의 인덱스의 값만 1이고, 나머지 인덱스에는 전부 0으로 표현되는 벡터 표현 방법에 의해 만들어지는 벡터를 희소 벡터라고함
1-2. 희소 벡터의 문제점¶
- 희소 벡터의 특징은 단어의 개수가 늘어나면 벡터의 차원이 한없이 커진다는 것
- 원 핫 벡터는 벡터 표현 방식이 단순하여 단어의 출현 여부만을 벡터에 표시할 수 있음
- 희소 벡터를 이용하여 문장 혹은 텍스트 간 유사도를 계산해보면 원하는 유사도를 얻기 힘듦
1-3. 밀집 표현(Dense Representation)¶
- 벡터의 차원이 조밀해졌다는 의미
- 사용자가 설정한 값으로 모든 단어의 벡터 표현의 차원을 맞추는 표현 방식
- 자연어를 밀집 표현으로 변환하는 인코딩 과정에서 0과 1의 binary 값이 아니라 연속적인 실수 값을 가질 수 있음
- 적은 차원으로 대상을 표현할 수 있음
- 더 큰 일반화 능력을 가지고 있음
1-4. 원 핫 벡터와 워드 임베딩의 차이¶
- 원 핫 벡터: 고차원, 희소 벡터, 값의 유형이 0과 1
- 워드 임베딩: 저차원, 밀집 벡터, 실수
1-5. 차원 축소(Dimensionality Reduction)¶
- 희소 벡터를 밀집 벡터의 형태로 변환하는 방법
- 머신러닝에서 많은 피처들로 구성된 고차원의 데이터에서 중요한 피처들만 뽑아 저차원의 데이터(행렬)로 변화하기 위해 사용
- PCA(Principla Component Analysis), 잠재 의미 분석(Latesnt Semantic Analysis), 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation), SVD(Singular Value Decomposition)
2. 주요 워드 임베딩 알고리즘¶
- 워드 임베딩은 고차원의 단어 공간에서 저차원의 벡터 공간으로 변환하는 방법
- 변환된 벡터는 단어의 의미적 유사성을 반영하며, 유사한 의미를 가진 단어들은 벡터 공간에서 가깝게 위치
- 모델이 텍스트 데이터의 의미를 이해하고 학습할 수 있도록 함
2-1. Word2Vec¶
- 분포 가설 하에 표현한 분산 표현을 따르는 워드 임베딩 모델
- 분산 표현(Distributed Representation)
- 분포 가설: 비슷한 문맥에서 등장하는 단어들은 비슷한 의미를 가진다는 가설
- 분포 가설의 목표는 단어 주변의 단어들, window 크기에 따라 정의되는 문맥의 의미를 이용해 단어를 벡터로 표현 하는 것
- 분산 표현으로 표현된 벡터들은 원 핫 벡터처럼 차원이 단어 집합의 크기일 필요가 없으므로 벡터의 차원이 상대적으로 저차원으로 줄어듬
- 희소 표현에서는 각각의 차원이 독립적인 정보를 가지고 있지만, 밀집에서는 하나의 차원이 여러 속성들이 버무려진 정보를 갖고 있음
- 분산 표현(Distributed Representation)
- 중심 단어와 주변의 단어들을 사용하여 단어를 예측하는 방식으로 임베딩을 만듦
- 구글이 2013년도 처음 공개
- Word2Vec의 학습 방식에는 CBOW(Continuous Bag of Words), Skip-Gram을 사용
- CBOW
- 주변에 있는 단어들을 보고 중간에 있는 단어를 예측하는 방법
- 주변 단어(context)는 타겟 단어(target)의 직전 n개 단어와 직후 n개 단어를 의미하며, 이 범위를 window라 부르고, n을 window size라고 부름
- 문장 하나에 대해 한 번만 학습을 진행하면 데이터가 아깝기 때문에 sliding window 방식을 사용하여 하나의 문장을 가지고 여러 개의 학습 데이터셋을 만듦
- Skip-Gram
- 중심 단어에서 주변 단어를 예측
- 중심 단어를 sliding window 하면서 학습 데이터를 증강
- 중심 단어를 가지고 주변 단어를 예측하는 방법이기 때문에 window size의 2n개 만큼 학습 데이터가 나옴
- CBOW vs Skip-Gram
- Skip-Gram이 CBOW에 비해 여러 문맥을 고려하기 때문에 Skip-Gram의 성능이 일반적으로 더 좋음
- Skip-Gram이 단어 당 학습 횟수가 더 많고, 임베딩의 조정 기회가 많으므로 더 정요한 임베딩 학습이 가능
작고 귀여운 강아지 문 앞에 앉아 있다* CBOW(window size=2) * 귀여운, 강아지 -> 작고 * 작고, 강아지, 문 -> 귀여운 * 작고, 귀여운, 문앞에 -> 강아지 * 귀여운, 강아지, 앞에앉아있다 -> 문 * Skip-Gram * 작고 -> 귀여운, 강아지 * 귀여운 -> 작고, 강아지, 문 * 강아지 -> 작고, 귀여운, 문, 앞에 * 문 -> 귀여운, 강아지, 앞에, 앉아있다 * 앞에 -> 강아지, 문 앉아있다 * 앉아있다 -> 문, 앞에 - CBOW
- Word2Vec의 한계점
- 단어의 형태학적 특성을 반영하지 못함(예: teach, teacher, teachersd와 같이 세 단어는 의미적으로 유사한 단어지만 각 단어를 개별단어로 처리)
- 단어 빈도 수의 영향을 많이 받아 희소한 단어를 임베딩하기 어려움
- OOV(Out of Vocabulary)의 처리가 어려움
- 새로운 단어가 등장하면 데이터 전체를 다시 학습시켜야 함
- 단어 사전의 크기가 클수록 학습하는데 오래걸림
2-2. FastText¶
- Facebook의 AI Research 팀에서 개발한 텍스트 분류 및 단어 벡터 표현 도구
- 대규모 데이터셋에서 빠르게 작동하도록 설계, 단어 임베딩과 텍스트 분류 모두에 사용할 수 있음
- 작동 원리
- <, >는 단어의 경계를 나타내기 위한 특수 기호
- 단어를 먼저 <, >로 감싼 후 설정한 n-gram의 값에 따라 앞에서부터 단어를 쪼갬
- 예) "apple" ["a", "ap", "app", "appl", "apple", "p", "pp", "ppl", "ple", "e"]
- 마지막에 본 단어를 설명하기 위해 <, >으로 감싸진 전체 단어를 하나 추가함
- FastText 장점
- 오타나 모르는 단어에 대한 대응
- 단어 집합 내 빈도 수가 적었던 단어에 대한 대응
- 자연어 코퍼스 내 노이즈에 대응
3. 워드 임베딩 구축하기¶
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
dataset = fetch_20newsgroups(shuffle=True, random_state=2024, remove=('headers', 'footers', 'quotes'))
dataset = dataset.data
dataset[0]
'Hell, just set up a spark jammer, or some other _very_ electrically-noisy\ndevice. Or build an active Farrady cage around the room, with a "noise"\nsignal piped into it. While these measures will not totally mask the\nemissions of your equipment, they will provide sufficient interference to\nmake remote monitoring a chancy proposition, at best. There is, of course,\nthe consideration that these measures may (and almost cretainly will)\ncause a certain amount of interference in your own systems. It\'s a matter\nof balancing security versus convenience.\n\nBTW, I\'m an ex-Air Force Telecommunications Systems Control Supervisor and\nTelecommunications/Cryptographic Equipment Technician.\n'len(dataset)
11314# 컬럼명을 document로 한 데이터프레임을 만들기
news_df = pd.DataFrame({'document':dataset})
news_df
| document | |
|---|---|
| 0 | Hell, just set up a spark jammer, or some othe... |
| 1 | \nThank you very much. After reading the text ... |
| 2 | Anyone out there have a Sony 1304S?\n\nI have ... |
| 3 | \n(deletion)\n \nStraw man. And you brought u... |
| 4 | \n: >Hi Netters,\n: >\n: >I'm building a CAD p... |
| ... | ... |
| 11309 | The DEA and other organizations would have the... |
| 11310 | \nThat is not necessarily unorthodox. When Ch... |
| 11311 | Melido came off the DL today and will start to... |
| 11312 | Archive-name: rec-autos/part1\n\n[most recent ... |
| 11313 | Why crawl under the car at all? I have a machi... |
11314 rows × 1 columns
# 데이터셋에서 결측값이 있다면 제거하고, 총 데이터셋의 개수를 출력
news_df = news_df.dropna().reset_index(drop=True)
len(news_df)
11314# 중복된 데이터가 있다면 제거
processed_news_df = news_df.drop_duplicates(['document']).reset_index(drop=True)
len(processed_news_df)
10994# 데이터셋의 데이터 중 특수 문자를 제거
processed_news_df['document'] = processed_news_df['document'].str.replace('[^a-zA-z0-9]', ' ', regex=True)
processed_news_df
| document | |
|---|---|
| 0 | Hell just set up a spark jammer or some othe... |
| 1 | Thank you very much After reading the text s... |
| 2 | Anyone out there have a Sony 1304S I have on... |
| 3 | deletion Straw man And you brought up l... |
| 4 | Hi Netters I m building a CAD pack... |
| ... | ... |
| 10989 | The DEA and other organizations would have the... |
| 10990 | That is not necessarily unorthodox When Chr... |
| 10991 | Melido came off the DL today and will start to... |
| 10992 | Archive name rec autos part1 [most recent ch... |
| 10993 | Why crawl under the car at all I have a machi... |
10994 rows × 1 columns
# 데이터셋의 길이가 너무 짧은 단어를 제거(단어의 길이는 2이하)
processed_news_df['document'] = processed_news_df['document'].apply(lambda x: ' '.join([token for token in x.split() if len(token) > 2]))
processed_news_df
| document | |
|---|---|
| 0 | Hell just set spark jammer some other _very_ e... |
| 1 | Thank you very much After reading the text som... |
| 2 | Anyone out there have Sony 1304S have one and ... |
| 3 | deletion Straw man And you brought leniency As... |
| 4 | Netters building CAD package and need graphics... |
| ... | ... |
| 10989 | The DEA and other organizations would have the... |
| 10990 | That not necessarily unorthodox When Christian... |
| 10991 | Melido came off the today and will start tonig... |
| 10992 | Archive name rec autos part1 [most recent chan... |
| 10993 | Why crawl under the car all have machine got f... |
10994 rows × 1 columns
# 전체 문장이 100자이상이거나 전체 단어의 갯수가 3이상인 데이터만 필터링
processed_news_df = processed_news_df[processed_news_df.document.apply(lambda x: len(str(x)) >= 100 and len(str(x).split()) >= 3)].reset_index(drop=True)
processed_news_df
# 소문자로 변경
processed_news_df['document'] = processed_news_df['document'].apply(lambda x: x.lower())
processed_news_df
| document | |
|---|---|
| 0 | hell just set spark jammer some other _very_ e... |
| 1 | thank you very much after reading the text som... |
| 2 | anyone out there have sony 1304s have one and ... |
| 3 | deletion straw man and you brought leniency as... |
| 4 | netters building cad package and need graphics... |
| ... | ... |
| 9984 | the dea and other organizations would have the... |
| 9985 | that not necessarily unorthodox when christian... |
| 9986 | melido came off the today and will start tonig... |
| 9987 | archive name rec autos part1 [most recent chan... |
| 9988 | why crawl under the car all have machine got f... |
9989 rows × 1 columns
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
nltk.download('stopwords')
[nltk_data] Downloading package stopwords to /root/nltk_data...
[nltk_data] Package stopwords is already up-to-date!
Truestop_words = stopwords.words('english')
print(len(stop_words))
179
# 데이터셋에서 불용어를 제외하고, 띄어쓰기 단위로 문장을 분리
tokenized_doc = processed_news_df['document'].apply(lambda x: x.split())
tokenized_doc = tokenized_doc.apply(lambda x: [s_word for s_word in x if s_word not in stop_words])
tokenized_doc
0 [hell, set, spark, jammer, _very_, electricall...
1 [thank, much, reading, text, distinct, questio...
2 [anyone, sony, 1304s, one, nice, however, run,...
3 [deletion, straw, man, brought, leniency, assu...
4 [netters, building, cad, package, need, graphi...
...
9984 [dea, organizations, would, american, people, ...
9985 [necessarily, unorthodox, christians, call, go...
9986 [melido, came, today, start, tonight, rangers,...
9987 [archive, name, rec, autos, part1, [most, rece...
9988 [crawl, car, machine, got, boat, pulls, oil, s...
Name: document, Length: 9989, dtype: objectlen(tokenized_doc)
9989from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(tokenized_doc)
word2idx = tokenizer.word_index
print(word2idx)
{'one': 1, 'would': 2, 'max': 3, 'people': 4, 'like': 5, 'get': 6, 'know': 7, 'also': 8, 'use': 9, 'think': 10, 'time': 11, 'new': 12, 'could': 13, 'well': 14, 'good': 15, 'edu': 16, 'may': 17, 'even': 18, 'two': 19, 'first': 20, 'see': 21, 'many': 22, 'much': 23, 'way': 24, 'make': 25, 'system': 26, 'god': 27, 'used': 28, 'say': 29, 'right': 30, ...
idx2word = {value: key for key, value in word2idx.items()}
print(idx2word)
{1: 'one', 2: 'would', 3: 'max', 4: 'people', 5: 'like', 6: 'get', 7: 'know', 8: 'also', 9: 'use', 10: 'think', 11: 'time', 12: 'new', 13: 'could', 14: 'well', 15: 'good', 16: 'edu', 17: 'may', 18: 'even', 19: 'two', 20: 'first', 21: 'see', 22: 'many', 23: 'much', 24: 'way', 25: 'make', 26: 'system', 27: 'god', 28: 'used', 29:...
encoded = tokenizer.texts_to_sequences(tokenized_doc)
print(encoded[0])
[527, 95, 8746, 21210, 16483, 21211, 7462, 633, 468, 1738, 45060, 4542, 93, 774, 1820, 1240, 31107, 2784, 1285, 3079, 13712, 1030, 339, 1703, 3243, 25, 1241, 4646, 25104, 4751, 108, 110, 2157, 2784, 17, 336, 45061, 330, 370, 842, 3243, 212, 313, 16484, 344, 3789, 5804, 948, 430, 421, 3437, 212, 170, 11153, 3437, 3335, 1030, 6117]
vocab_size = len(word2idx)
print(f'단어 사전의 크기:{vocab_size}')
단어 사전의 크기:109589
# 텍스트 데이터를 다루는 과정에서 단어 쌍을 생성하는 데 사용
# Skip-gram 모델을 사용하여 단어 쌍을 만들며, Word2Vec 알고리즘의 구성 요소
# 주어진 단어를 기준으로 주변 단어를 예측하는 방식으로 단어 벡터를 학습
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import skipgrams
# skipgrams(시퀀스, 사전크기, 윈도우크기)
# 시퀀스: 인코딩한 리스트
# 사전크기: 단어 사전의 크기. 시퀀스에 등장하는 단어의 총 개수
# 중심단어와 주변단어간의 최대 거리
skip_grams = [skipgrams(sample, vocabulary_size=vocab_size, window_size=10) for sample in encoded[:5]]
print(f'전체 샘플 수: {len(skip_grams)}')
전체 샘플 수: 5
# 부정적 예: 중심 단어와 실제 텍스트에서 함께 등장하지 않은 단어(0)
# 긍정적 예: 실제 텍스트에서 중심 단어와 주변 단어가 함께 등장한 경우(1)
# pairs: (중심단어, 주변단어) 형태의 단어 쌍 리스트
# labels: 각 단어 쌍의 레이블 리스트로, 해당 단어 쌍이 실제로 등장하는지 여부를 나타냄
pairs, labels = skip_grams[0][0], skip_grams[0][1]
print(pairs)
print(labels)
[[1285, 468], [5804, 3243], [4646, 2784], [1738, 96783], [842, 27621], [468, 93], [774, 88304], [1240, 1030], [212, 421], [16483, 26264], [170, 3437], [95, 87130], [16483, 633], [170, 62347], [4751, 25], [7462, 1820], [430, 212], [344, 103671], [1703, 83361], [330, 5804], [93, 2784], [339, 1240], [13712, 1703], [5804, 370], [45061, 15087], [344, 9391], [336, 22663], [7462, 8334], [330, 336], [4751, 7856], [1703, 25], [25104, 110], [1820, 36542], [17, 92742], [3789, 948], [95, 72978], [4751, 45061], [8746, 21494], [3437, 7748], [45061, 80405], [8746, 4542], [421, 53617], [5804, 50130], [170, 212], [21210, 8744], [108, 370], [31107, 94530], [16484, 45061], [3243, 313], [4542, 84355], [16484, 336], [370, 65694], [110, 9897], [1738, 1285], [25104, 4751], [212, 45061], [93, 83585], ...
print(len(pairs))
print(len(labels))
2100
2100
for i in range(5):
print('({:s}({:d}), {:s}({:d})) -> {:d}'.format(
idx2word[pairs[i][0]], pairs[i][0],
idx2word[pairs[i][1]], pairs[i][1],
labels[i]
))
(totally(1285), build(468)) -> 1
(convenience(5804), interference(3243)) -> 1
(monitoring(4646), measures(2784)) -> 1
(active(1738), yfj2(96783)) -> 0
(amount(842), kulkhandanian(27621)) -> 0
training_dataset = [skipgrams(sample, vocabulary_size=vocab_size, window_size=10) for sample in encoded[:9988]]
len(training_dataset)
9988from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Reshape, Activation, Input, Dot
from tensorflow.keras.utils import plot_model
embedding_dim = 100
w_inputs = Input(shape=(1,), dtype='int32')
word_embedding = Embedding(vocab_size, embedding_dim)(w_inputs)
c_inputs = Input(shape=(1,), dtype='int32')
context_embedding = Embedding(vocab_size, embedding_dim)(c_inputs)
dot_product = Dot(axes=2)([word_embedding, context_embedding])
dot_product = Reshape((1,), input_shape=(1, 1))(dot_product)
output = Activation('sigmoid')(dot_product)
model = Model(inputs=[w_inputs, c_inputs], outputs=output)
model.summary()
Model: "model_4"
__________________________________________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param # Connected to
==================================================================================================
input_3 (InputLayer) [(None, 1)] 0 []
input_4 (InputLayer) [(None, 1)] 0 []
embedding_2 (Embedding) (None, 1, 100) 1095890 ['input_3[0][0]']
0
embedding_3 (Embedding) (None, 1, 100) 1095890 ['input_4[0][0]']
0
dot_1 (Dot) (None, 1, 1) 0 ['embedding_2[0][0]',
'embedding_3[0][0]']
reshape_1 (Reshape) (None, 1) 0 ['dot_1[0][0]']
activation_1 (Activation) (None, 1) 0 ['reshape_1[0][0]']
==================================================================================================
Total params: 21917800 (83.61 MB)
Trainable params: 21917800 (83.61 MB)
Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)
__________________________________________________________________________________________________
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)
for epoch in range(100):
loss = 0
for _, elem in enumerate(training_dataset):
first_elem = np.array(list(zip(*elem[0]))[0], dtype='int32')
second_elem = np.array(list(zip(*elem[0]))[1], dtype='int32')
labels = np.array(elem[1], dtype='int32')
X = [first_elem, second_elem]
y = labels
loss += model.train_on_batch(X, y)
print('Epoch: ', epoch+1, 'Loss: ', loss)
for epoch in range(100):
loss = 0
for _, elem in enumerate(skip_grams):
first_elem = np.array(list(zip(*elem[0]))[0], dtype='int32')
second_elem = np.array(list(zip(*elem[0]))[1], dtype='int32')
labels = np.array(elem[1], dtype='int32')
X = [first_elem, second_elem]
y = labels
loss += model.train_on_batch(X, y)
print('Epoch: ', epoch+1, 'Loss: ', loss)
Epoch: 1 Loss: 1.7103365063667297
Epoch: 2 Loss: 1.590340107679367
Epoch: 3 Loss: 1.4495297372341156
Epoch: 4 Loss: 1.311815470457077
Epoch: 5 Loss: 1.185643509030342
Epoch: 6 Loss: 1.073489561676979
Epoch: 7 Loss: 0.9753282219171524
Epoch: 8 Loss: 0.8900876939296722
Epoch: 9 Loss: 0.8163090497255325
Epoch: 10 Loss: 0.7524631395936012
Epoch: 11 Loss: 0.6971024721860886
Epoch: 12 Loss: 0.6489284932613373
Epoch: 13 Loss: 0.6068132743239403
Epoch: 14 Loss: 0.5697973072528839
Epoch: 15 Loss: 0.5370749905705452
Epoch: 16 Loss: 0.5079759880900383
Epoch: 17 Loss: 0.4819449707865715
Epoch: 18 Loss: 0.45852308720350266
Epoch: 19 Loss: 0.43733125180006027
Epoch: 20 Loss: 0.4180557504296303
Epoch: 21 Loss: 0.4004364088177681
Epoch: 22 Loss: 0.38425664231181145
Epoch: 23 Loss: 0.3693353198468685
Epoch: 24 Loss: 0.35552045330405235
Epoch: 25 Loss: 0.34268372505903244
Epoch: 26 Loss: 0.3307163007557392
Epoch: 27 Loss: 0.3195254020392895
Epoch: 28 Loss: 0.30903152748942375
Epoch: 29 Loss: 0.29916612431406975
Epoch: 30 Loss: 0.28986988216638565
Epoch: 31 Loss: 0.2810911722481251
Epoch: 32 Loss: 0.2727847956120968
Epoch: 33 Loss: 0.2649110369384289
Epoch: 34 Loss: 0.2574349008500576
Epoch: 35 Loss: 0.25032520294189453
Epoch: 36 Loss: 0.24355429038405418
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# Gensim
# 자연어 처리 작업에서 주로 사용되는 오픈 소스 라이브러리
# 토픽 모델링, 문서 유사도 계산, 단어 임베딩(Word2Vec, FastText 등)
import gensim
vectors = model.get_weights()[0]
vectors
array([[-0.02982065, 0.0215173 , -0.03577896, ..., -0.03639679,
-0.00350826, 0.00749798],
[-0.28699452, 0.30848753, 0.41423577, ..., 0.03836289,
0.44764927, 0.4010425 ],
[-0.15411642, 0.05482709, 0.23381615, ..., 0.4452949 ,
0.47483867, 0.3769739 ],
...,
[-0.03987028, 0.02529777, 0.03442145, ..., -0.01099628,
-0.01817884, 0.00867484],
[-0.03688021, 0.04699555, 0.0014374 , ..., -0.01721019,
0.04268595, -0.02808468],
[ 0.03915599, -0.0125185 , -0.03287099, ..., 0.01273588,
-0.04056833, -0.0363853 ]], dtype=float32)len(vectors)
109589f = open('vectors.txt', 'w')
f.write('{} {}\n'.format(vocab_size, embedding_dim))
for word, i in tokenizer.word_index.items():
f.write('{} {}\n'.format(word, ' '.join(map(str, list(vectors[i-1, :])))))
f.close()
w2v = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('./vectors.txt', binary=False)
w2v.most_similar(positive=['flower'])
[('individualism', 0.41862842440605164),
('nonproift', 0.3935631215572357),
('se4', 0.3841329514980316),
('ohsu', 0.3802776634693146),
('b\\orh8zd4', 0.3760339021682739),
('knot', 0.37595334649086),
('vus144\\', 0.36287355422973633),
('vestiges', 0.3622933328151703),
('bzw', 0.36037641763687134),
('pyromaniac', 0.3556657135486603)]